Ниже — практическое руководство: пример$ы$ SQL‑запроса для выбора топ‑N покупателей по среднему чеку за последние 6 месяцев, планы индексации, возможные узкие места и варианты денормализации для ускорения выборок.

Предположение

В схеме должна быть колонка с датой заказа $например,Orders.orde{r}_{d}ate$ и, как правило, статус $Orders.status$ чтобы фильтровать только «завершённые» заказы. Если этих колонок нет — их нужно добавить.

1) Простой запрос $используетполеOrders.total$ Простой и часто достаточно быстрый вариант, если Orders.total корректно хранит сумму чека и есть поле order_date:

WITH recent_orders AS (
SELECT user_id, total
FROM Orders
WHERE order_date >= current_date - interval '6 months'
AND status = 'completed'
)
SELECT u.user_id,
u.name,
COUNT$ro.total$ AS orders_count,
SUM$ro.total$ AS total_spent,
AVG$ro.total$ AS avg_check
FROM Users u
JOIN recent_orders ro ON ro.user_id = u.user_id
GROUP BY u.user_id, u.name
HAVING COUNT$ro.total$ >= 1 -- опционально: минимум X заказов
ORDER BY avg_check DESC
LIMIT :N; -- заменить :N на число топ‑пользователей

2) Корректный вариант, если Orders.total нет или ненадёжен — вычисляем чеки из OrderItems × Products
Этот вариант точнее, но тяжелее $агрегация+join$:

WITH recent_orders AS (
SELECT order_id, user_id
FROM Orders
WHERE order_date >= current_date - interval '6 months'
AND status = 'completed'
),
order_totals AS $SELECToi.orde{r}_{i}d,SUM(oi.qty\ast p.price)AScal{c}_{t}otalFROMOrderItemsoiJOINProductspONp.produc{t}_{i}d=oi.produc{t}_{i}dJOINrecen{t}_{o}rdersroONro.orde{r}_{i}d=oi.orde{r}_{i}dGROUPBYoi.orde{r}_{i}d$ SELECT u.user_id,
u.name,
COUNT$ot.orde{r}_{i}d$ AS orders_count,
SUM$ot.cal{c}_{t}otal$ AS total_spent,
AVG$ot.cal{c}_{t}otal$ AS avg_check
FROM Users u
JOIN recent_orders ro ON ro.user_id = u.user_id
JOIN order_totals ot ON ot.order_id = ro.order_id
GROUP BY u.user_id, u.name
ORDER BY avg_check DESC
LIMIT :N;

Вариант с ранжированием $PostgresпримерRANK/RO{W}_{N}UMBER$:
-- добавить в конец запроса
ROW_NUMBER OVER $ORDERBYAVG(ro.total)DESC$ AS rn
и затем выбрать rn <= :N в внешнем SELECT.

3) План индексации $рекомендации$ Основная цель — минимизировать сканирование больших участков таблиц и избежать expensive joins/IO.

Orders:

Индекс по дате $дляфильтрапо6месяцам$:B-tree: $orde{r}_{d}ate$ или $status,orde{r}_{d}ate$ если часто фильтруете по статусу.Лучше: составной покрывающий индекс $use{r}_{i}d,orde{r}_{d}ate,total$ — позволит выполнить фильтр + группировку без обращения к строке.При очень больших объёмах $млн+строк$, если физически данные упорядочены по order_date — BRIN индекс по order_date $экономитместо$.Рассмотрите партиционирование по диапазона дат $monthly/quarterly$ — быстрый отбрасывающий эффект при фильтре «последние 6 месяцев».

OrderItems:

Индекс $orde{r}_{i}d,produc{t}_{i}d,qty$ — покрывающий для агрегации по заказу.Если храните price_at_order в OrderItems $см.денормализациюниже$, индекс $orde{r}_{i}d,produc{t}_{i}d,price,qty$ позволит избежать join'а к Products.Индексы на order_id позволяют быстро собирать все позиции заказа.

Products:

PK $produc{t}_{i}d$ достаточен, если используется в редких lookups. Если join'ы частые и тяжёлые — запишите price в OrderItems $денормализация$.

Users:

PK $use{r}_{i}d$ — обычно достаточно. Если часто выполняется поиск по name — добавьте индекс, но для агрегации по user_id лишний индекс не нужен.

Дополнительно:

Если часто делаете GROUP BY user_id на отфильтрованном наборе Orders — индекс $use{r}_{i}d,orde{r}_{d}ate,total$ существенен.Наличие covering индекса $всеколонки,которыеиспользуютсявWHERE/SELECT/GROUPBY$ позволит index-only scan.

4) Основные узкие места производительности

Сканирование большого числа строк Orders за 6 месяцев — если таблица очень большая и фильтр по дате не использует индекс/партицию.Join OrderItems ↔ Products: умножение объёма и стоимость join'а, особенно если каждый заказ содержит много позиций.Агрегация $GROUPBYuse{r}_{i}d$ по большому множеству пользователей — heavy memory/sort.Сортировка для TOP‑N: после агрегации нужно отсортировать всех пользователей по avg_check $можетбытьдорого$.Частые обновления/вставки: индексы замедляют вставки; триггеры для поддержания агрегатов в реальном времени — нагрузка на запись.Несовпадение статистик/устаревшие статистики — может приводить к плохим планам.Нет covering индексов — приводит к access to heap $randomIO$.

5) Варианты денормализации и кэширования для ускорения выборок
Цель — уменьшить объём работы при запросе $меньшеjoi{n}^{\prime }ов,меньшестрокдлясканирования$.

Вариант A — хранить Orders.total

Всегда вычислять и записывать сумму заказа при создании/финализации заказа $Orders.total$.Тогда запрос использует только Orders $безjoi{n}^{\prime }овкOrderItems/Products$.
Плюсы: очень быстро для агрегаций. Минусы: риск несоответствий, если цена товара меняется и historical price не зафиксирован.

Вариант B — хранить price_at_order в OrderItems

Добавить колонку unit_price или price_at_order в OrderItems и записывать при создании заказа.Тогда сумма заказа вычисляется локально $sum(qty\ast pric{e}_a{t}_{o}rder)$ — не нужен join к Products.

Вариант C — summary / агрегаты по пользователю $recommended$

Создать отдельную таблицу агрегатов, например user_monthly_agg$use{r}_{i}d,mont{h}_{s}tart,order{s}_{c}ount,tota{l}_{s}pent$, заполняемую батчем $ETL$ или инкрементально при изменениях.Для запроса «последние 6 месяцев» достаточно сделать SUM по 6 строк на пользователя, затем AVG = total_spent / orders_count.Пример таблицы:
CREATE TABLE user_monthly_agg $use{r}_{i}dBIGINT,mont{h}_{s}tartDATE,--firstdayofmonthorder{s}_{c}ountINT,tota{l}_{s}pentNUMERIC,PRIMARYKEY(use{r}_{i}d,mont{h}_{s}tart)$;Заполнение: nightly job/CDC/triggers. Такой подход уменьшает объём сканируемых данных в тысячи раз.

Вариант D — materialized view

CREATE MATERIALIZED VIEW user_last_6m AS ... агрегат ...Регулярно REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY $еслиСУБДподдерживает$. Быстро читать, но возможно небольшая задержка актуальности.

Вариант E — хранить rolling value в Users

Users.last_6m_orders_count, Users.last_6m_total_spent, Users.last_6m_avg — обновлять в фоновой задаче или через триггеры.Очень быстрый SELECT, но сложнее поддерживать корректность при ретро-операциях/rollback.

Вариант F — использовать OLAP/columnar хранилище

Перенести события заказов/покупок в хранилище $ClickHouse,Redshift,BigQuery$ и вычислять топ‑N там — оптимизировано для таких аналитических запросов.

6) Практические рекомендации по оптимизации запроса

Добавьте и поддерживайте покрывающие индексы: $use{r}_{i}d,orde{r}_{d}ate,total$.Партиционирование Orders по дате, чтобы WHERE order_date >= X сканировал только последние партиции.Если используете вариант с OrderItems+Products, денормализуйте price_at_order в OrderItems.Для top‑N:
агрегируйте сначала per‑user, затем сортируйте и LIMIT — DB обычно умеет оптимизировать top‑N, но всё равно выгоднее уменьшить набор входных строк.Для реального времени — инкрементальные агрегаты/триггеры/CDC. Для аналитики — nightly ETL → агрегатная таблица.Обновляйте статистику СУБД регулярно $ANALYZE/UPDATESTATISTICS$.Мониторьте план выполнения $EXPLAINANALYZE$ — смотрите Full Table Scans, Hash Join spill to disk, sorts.

7) Пример схемы для быстрого получения топ‑N $денормализованныйподход$

Orders: хранит total, order_date, statusOrderItems: хранит qty, unit_price $pric{e}_a{t}_{o}rder$user_monthly_agg $каквыше$

Запрос к user_monthly_agg для последних 6 месяцев:

SELECT u.user_id, u.name,
SUM$uma.order{s}_{c}ount$ AS orders_count,
SUM$uma.tota{l}_{s}pent$ AS total_spent,
CASE WHEN SUM$uma.order{s}_{c}ount$=0 THEN 0
ELSE SUM$uma.tota{l}_{s}pent$::numeric / SUM$uma.order{s}_{c}ount$ END AS avg_check
FROM Users u
JOIN user_monthly_agg uma ON uma.user_id = u.user_id
WHERE uma.month_start >= date_trunc${}^{\prime }mont{h}^{\prime },curren{t}_{d}ate$ - interval '5 months'
GROUP BY u.user_id, u.name
ORDER BY avg_check DESC
LIMIT :N;

Заключение

Если важна точность исторических цен — храните price_at_order в OrderItems и Orders.total при оформлении заказа.Для оперативных аналитических запросов $топ‑Nпоrolling‑6m$ лучший баланс — предагрегированная таблица $use{r}_{m}onthl{y}_{a}gg$ с регулярным обновлением.Индекс $use{r}_{i}d,orde{r}_{d}ate,total$ и партиционирование Orders по дате — ключевые моменты для ускорения фильтра по последним 6 месяцам.Всегда проверяйте EXPLAIN ANALYZE и подбирайте оптимизацию $индексы/партиции/денормализацию$ исходя из реальной нагрузки и шаблонов чтения/записи.

Если нужно — могу:

Подготовить конкретные CREATE INDEX / CREATE TABLE / CREATE MATERIALIZED VIEW команды для вашей СУБД $Postgres,MySQL,etc$.Протестировать варианты запросов на реальном плане выполнения $покажитеEXPLAIN$.